> library(vars) > datatest <- na.omit(cbind(diff_ppi, ele_ts2)) > var_aic <- VARselect(datatest, lag.max = 10, type = "AIC") Error in match.arg(type) : 'arg' should be one of “const”, “trend”, “both”, “none” > var_bic <- VARselect(datatest, lag.max = 10, type = "BIC") Error in match.arg(type) : 'arg' should be one of “const”, “trend”, “both”, “none”

这段代码中出现了两个错误，都是关于函数VARselect()参数type的问题。type是指定VAR模型中是否包含截距项和趋势项，取值应该为“const”、“trend”、“both”或“none”。

第一个错误是关于AIC的，应该将type参数设为"const"、"trend"、"both"或"none"中的一个。例如，如果你想要包含截距项，则可以将type参数设为"const"，代码如下：

var_aic <- VARselect(datatest, lag.max = 10, type = "const",  information = "AIC")

第二个错误是关于BIC的，同样需要将type参数设为"const"、"trend"、"both"或"none"中的一个。例如，如果你想要包含趋势项，则可以将type参数设为"trend"，代码如下：

var_bic <- VARselect(datatest, lag.max = 10, type = "trend", information = "BIC")

注意：需要根据实际需求选择是否需要包含截距项或趋势项，并且需要在VARselect()函数中添加information参数来指定选择准则，如AIC或BIC。

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var_forecast <- forecast(var_model, h = 28) var_forecast 改成基于原始序列分成的测试集datatest来预测这个后面的值

如果要基于原始序列分成的测试集`datatest`来预测后面的值，需要将原始序列中的最后28个数据作为测试集，其余数据作为训练集。具体操作如下：

1. 将原始序列分成训练集`datatrain`和测试集`datatest`，其中`datatrain`包含前面的所有数据，`datatest`包含最后28个数据。

2. 对训练集`datatrain`进行模型拟合，得到VAR模型`var_model`。

3. 对测试集`datatest`进行预测，代码如下：

var_forecast <- forecast(var_model, newdata = datatest, h = 28)

其中，`newdata`参数用于指定要预测的数据集，这里指定为测试集`datatest`，`h`参数表示要预测的未来28个时间点。预测结果存储在`var_forecast`中。

解释下列代码# Logistic Regression 逻辑回归模型 logreg = LogisticRegression() logreg.fit(dataTrain , yLabels_log.astype('int')) Y_pred_logreg = logreg.predict(dataTrain) acc_log = round(logreg.score(dataTrain , yLabels_log.astype('int'))*100,2) # 预测结果 Y_pred_logreg.shape Y_pred_logreg Y_pred_logreg = logreg.predict(dataTest) Y_pred_logreg.shape Y_pred_logreg submission2=pd.DataFrame({'datetime':datetimecol , 'count':[max(0,x) for x in np.exp(Y_pred_logreg)]}) submission2.head()

这段代码是使用 Logistic Regression（逻辑回归）模型对数据进行训练和预测，并生成一个提交文件。具体解释如下：

1. 创建一个 LogisticRegression() 对象，即逻辑回归模型。

2. 使用训练数据 dataTrain 和标签 yLabels_log 进行训练，其中 yLabels_log 被强制转换为整数类型。

3. 对训练数据进行预测，得到预测结果 Y_pred_logreg。

4. 计算模型的准确率 acc_log，将值保留两位小数。

5. 查看预测结果的形状 Y_pred_logreg.shape，即预测结果的行数和列数。

6. 对测试数据 dataTest 进行预测，得到预测结果 Y_pred_logreg。

7. 查看预测结果的形状 Y_pred_logreg.shape，即预测结果的行数和列数。

8. 创建一个 DataFrame 对象 submission2，其中包含两列：datetime 和 count。其中，datetime 列来自 datetimecol，即测试数据中的日期时间列；count 列是预测结果 Y_pred_logreg 经过指数函数 np.exp() 处理后的结果，同时将小于 0 的数值设置为 0。

9. 查看 submission2 的前几行数据，即使用 head() 方法。